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18/08/20 03:11
머신러닝 계열 라이브러리를 튜닝할 수준은 해당 분야 석박사정도는 되야합니다.
전통적인 컴싸 자료구조, 알고리즘과는 또 다른 영역이거든요. 학부수준 미적분, 선형대수로는 머신러닝 개념이해정도까지고 머신러닝에 쓰이는 최적화 알고리즘을 완전히 이해하기도 힘듭니다.
18/08/20 08:45
https://ocw.mit.edu/courses/most-visited-courses/
외국 간다고 하시니 여기에서 1위인 Linear Algebra 보시는걸 강추합니다. MIT OCW 미적분, 알고리즘, AI, 확률 통계 다 미국 탑급 강의입니다.
18/08/20 08:20
더군다가 저도 회사쪽에서 협업이라도 해볼려고 대학교들 접촉해봤을때... 제대로 된 머신러닝쪽 교수님들이 거의 없었습니다.
천상 외국 논문 붙잡고 쑈를 해야 할 상황입니다.
18/08/20 08:29
미적분 기초부터 다시 잡으실꺼면 고등학교 교과서부터 쭉 풀어보는 것을 추천드립니다. 교과서에 따라 편차는 있겠지만, 기본 개념 설명이 잘되어 있어서 정의와 성질 등에 대해서 잘 파악하실 수 있으실 겁니다. 그리고 추가적으로 대학에서 다루는 미적분(기초해석학)이나 선형대수를 하는 건 ocw 영상을 보시면서 하면 수월할 것 같습니다. 교재도 ocw따라가면 좋구요.
18/08/20 08:31
ocw는 mooc 같은건가보죠?
고교미적분이라 함은 그냥 아무 출판사에서나 나온 교과서를 이용하면 되는거죠? 모교 수학선생님한테 한번 여쭤봐야겠네요. 감사합니다~
18/08/20 08:39
고등학교 미적분은 도함수 개념부터 시작하면됩니다. 제 기준(05학번)으로 수학 2부터 내용이 있었는데, 지금은 교육과정이 어떤지 모르겠네요.
mooc과 비슷합니다. 외국에는 학교별로 ocw를 제작해서 공유해서 외국 생활하실꺼면 MIT 것(https://ocw.mit.edu)을 들으면 좋으실 듯하네요. 국내는 http://www.kocw.net 여기에 강좌가 다양하게 있어서 간간히 저도 이용하네요. 아마 http://www.kmooc.kr 보다 강의가 더 많을 겁니다.
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